• python-01 spider原理


    用Python可以做什么?可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多著名的网站包括YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。

    Python当然也有不能干的事情,比如写操作系统,这个只能用C语言写;写手机应用,只能用Swift/Objective-C(针对iPhone)和Java(针对Android);写3D游戏,最好用C或C++。

    如果你是小白用户,满足以下条件:

    • 会使用电脑,但从来没写过程序;
    • 还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识;
    • 想从编程小白变成专业的软件架构师;
    • 每天能抽出半个小时学习

    一、爬虫是什么?

    简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网,我们通过浏览器访问站点,站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器,这些代码经过浏览器解析、渲染,将丰富多彩的网页呈现我们眼前;

    如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,数据便是存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛,

    沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是:向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序;

    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用;

    二、爬虫的基本流程:

    用户获取网络数据的方式:

    方式1:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面

    方式2:模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中

    爬虫要做的就是方式2;

     

    1、发起请求

    使用http库向目标站点发起请求,即发送一个Request

    Request包含:请求头、请求体等 

    Request模块缺陷:不能执行JS 和CSS 代码

    2、获取响应内容

    如果服务器能正常响应,则会得到一个Response

    Response包含:html,json,图片,视频等

    3、解析内容

    解析html数据:正则表达式(RE模块),第三方解析库如Beautifulsoup,pyquery等

    解析json数据:json模块

    解析二进制数据:以wb的方式写入文件

    4、保存数据

    数据库(MySQL,Mongdb、Redis)

    文件

    三、http协议 请求与响应

    Request:用户将自己的信息通过浏览器(socket client)发送给服务器(socket server)

    Response:服务器接收请求,分析用户发来的请求信息,然后返回数据(返回的数据中可能包含其他链接,如:图片,js,css等)

    ps:浏览器在接收Response后,会解析其内容来显示给用户,而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后,是要提取其中的有用数据。

    四、 request

    1、请求方式:

    常见的请求方式:GET / POST

    2、请求的URL

    url全球统一资源定位符,用来定义互联网上一个唯一的资源 例如:一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定

    url编码

    https://www.baidu.com/s?wd=图片

    图片会被编码(看示例代码)

    网页的加载过程是:

    加载一个网页,通常都是先加载document文档,

    在解析document文档的时候,遇到链接,则针对超链接发起下载图片的请求

    3、请求头

    User-agent:请求头中如果没有user-agent客户端配置,服务端可能将你当做一个非法用户host;

    cookies:cookie用来保存登录信息

    四、 request

    1、请求方式:

    常见的请求方式:GET / POST

    2、请求的URL

    url全球统一资源定位符,用来定义互联网上一个唯一的资源 例如:一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定

    url编码

    https://www.baidu.com/s?wd=图片

    图片会被编码(看示例代码)

    网页的加载过程是:

    加载一个网页,通常都是先加载document文档,

    在解析document文档的时候,遇到链接,则针对超链接发起下载图片的请求

    3、请求头

    User-agent:请求头中如果没有user-agent客户端配置,服务端可能将你当做一个非法用户host;

    cookies:cookie用来保存登录信息

    四、 request

    1、请求方式:

    常见的请求方式:GET / POST

    2、请求的URL

    url全球统一资源定位符,用来定义互联网上一个唯一的资源 例如:一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定

    url编码

    https://www.baidu.com/s?wd=图片

    图片会被编码(看示例代码)

    网页的加载过程是:

    加载一个网页,通常都是先加载document文档,

    在解析document文档的时候,遇到链接,则针对超链接发起下载图片的请求

    3、请求头

    User-agent:请求头中如果没有user-agent客户端配置,服务端可能将你当做一个非法用户host;

    cookies:cookie用来保存登录信息

    请求头需要注意的参数:

    (1)Referrer:访问源至哪里来(一些大型网站,会通过Referrer 做防盗链策略;所有爬虫也要注意模拟)

    (2)User-Agent:访问的浏览器(要加上否则会被当成爬虫程序)

    (3)cookie:请求头注意携带

    4、请求体

    请求体
        如果是get方式,请求体没有内容 (get请求的请求体放在 url后面参数中,直接能看到)
        如果是post方式,请求体是format data
    
        ps:
        1、登录窗口,文件上传等,信息都会被附加到请求体内
        2、登录,输入错误的用户名密码,然后提交,就可以看到post,正确登录后页面通常会跳转,无法捕捉到post

    五、 响应Response

    1、响应状态码

      200:代表成功

      301:代表跳转

      404:文件不存在

      403:无权限访问

      502:服务器错误

    2、respone header


    响应头需要注意的参数:

    (1)Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/:可能有多个,是来告诉浏览器,把cookie保存下来

    (2)Content-Location:服务端响应头中包含Location返回浏览器之后,浏览器就会重新访问另一个页面

    3、preview就是网页源代码

    JSO数据

    如网页html,图片

    二进制数据等 

    六、总结

    1、总结爬虫流程:

     爬取--->解析--->存储

    2、爬虫所需工具:

     请求库:requests,selenium(可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS,但有性能劣势(有用没用的网页都会加载);)
     解析库:正则,beautifulsoup,pyquery
     存储库:文件,MySQL,Mongodb,Redis

    涉及知识:多线程多进程

    计算密集型任务:使用多进程,因为能Python有GIL,多进程可以利用上CPU多核优势;

    IO密集型任务:使用多线程,做IO切换节省任务执行时间(并发)

    线程池

    以上参考https://www.cnblogs.com/sss4/p/7809821.html

    接下来动动手指,操作一下

    运行平台:Windows 10
    Python版本:Python3.7
    IDE:pycharm

    1 from urllib import request
    2 
    3 url = 'http://www.baidu.com'
    4 # page = request.Request(url)
    5 # page.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36')
    6 headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
    7 page = request.Request(url, headers=headers)
    8 page_info = request.urlopen(page).read().decode('utf-8')
    9 print(page_info)
    View Code
    • 对于python 3来说,urllib是一个非常重要的一个模块 ,可以非常方便的模拟浏览器访问互联网,对于python 3 爬虫来说, urllib更是一个必不可少的模块,它可以帮助我们方便地处理URL.
    • urllib.request是urllib的一个子模块,可以打开和处理一些复杂的网址

    The urllib.request
    module defines functions and classes which help in opening URLs (mostly HTTP) in a complex world — basic and digest authentication, redirections, cookies and more.

    • urllib.request.urlopen()方法实现了打开url,并返回一个 http.client.HTTPResponse对象,通过http.client.HTTPResponse的read()方法,获得response body,转码最后通过print()打印出来.

    urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]***, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None)
    For HTTP and HTTPS URLs, this function returns a http.client.HTTPResponse
    object slightly modified.
    < 出自: https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html >

    • decode('utf-8')用来将页面转换成utf-8的编码格式,否则会出现乱码


    当然这个前提是我们已经知道了这个网页是使用utf-8编码的,怎么查看网页的编码方式呢?需要人为操作,且非常简单的方法是使用使用浏览器审查元素,只需要找到head标签开始位置的chareset,就知道网页是采用何种编码的了。如下:

    picture9

        这样我们就知道了这个网站的编码方式,但是这需要我们每次都打开浏览器,并找下编码方式,显然有些费事,使用几行代码解决更加省事并且显得酷一些。

    自动获取网页编码方式的方法

        获取网页编码的方式有很多,个人更喜欢用第三方库的方式。

        首先我们需要安装第三方库chardet,它是用来判断编码的模块,安装方法如下图所示,只需要输入指令:

    pip install chardet

    直接cmd 命令行安装

    下载是如果告知你要升级运行以下命令python -m pip install --upgrade pip,升级pip版本。

     一下案例参考自:https://blog.csdn.net/csdn2497242041/article/details/77170746

    例子1 :爬取简书网站首页文章的标题和文章链接

    首先配置现在第三方,

    爬虫流程:①先由urllib的request打开Url得到网页html文档——②浏览器打开网页源代码分析元素节点——③通过Beautiful Soup或则正则表达式提取想要的数据——④存储数据到本地磁盘或数据库(抓取,分析,存储)

    下载安装 pip install beautifulsoup4

     1 # spider
     2 # author_mark
     3 # -*- coding: UTF-8 -*-
     4 '''
     5 # Method 1
     6 import urllib.request
     7 
     8 url = "http://www.baidu.com"
     9 page_info = urllib.request.urlopen(url).read()
    10 page_info = page_info.decode('utf-8')
    11 print(page_info)
    12 '''
    13 
    14 # Method 2
    15 from urllib import request
    16 from bs4 import BeautifulSoup
    17 
    18 url = 'http://www.jianshu.com'
    19 # page = request.Request(url)
    20 # page.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36')
    21 headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
    22 page = request.Request(url, headers=headers)
    23 page_info = request.urlopen(page).read().decode('utf-8')#打开Url,获取HttpResponse返回对象并读取其ResposneBody
    24 # print(page_info)
    25 soup = BeautifulSoup(page_info, 'html.parser')
    26 titles = soup.find_all('a', 'title')    # 查找所有a标签中class='title'的语句
    27 '''
    28 # 打印查找到的每一个a标签的string和文章链接
    29 for title in titles:
    30         print(title.string)
    31         print("http://www.jianshu.com" + title.get('href'))
    32 '''
    33 # open()是读写文件的函数,with语句会自动close()已打开文件
    34 with open(r'D:Only mepython-code-pycharm	est.txt', "w")as file:     #  在磁盘以只写的方式打开/创建一个名为 test 的txt文件
    35     for title in titles:
    36         file.write(title.string + '
    ')
    37         file.write("http://www.jianshu.com" + title.get('href') + '
    
    ')
    View Code

    例子2:爬取知乎网站的美女图片链接,并保存到本地

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    from urllib import request
    from bs4 import BeautifulSoup
    import re
    import time
    
    url = "https://www.zhihu.com/question/22918070"
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
    page = request.Request(url, headers=headers)
    html = request.urlopen(page).read().decode('utf-8')
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # print("page")
    # 用Beautiful Soup结合正则表达式来提取包含所有图片链接(img标签中,class=**,以.jpg结尾的链接)的语句
    links = soup.find_all('img', "origin_image zh-lightbox-thumb", src=re.compile(r'.jpg$'))
    print(links)
    # 设置保存图片的路径,否则会保存到程序当前路径
    path = r'D:Only mepython-code-pycharmpic'      # 路径前的r是保持字符串原始值的意思,就是说不对其中的符号进行转义
    for link in links:
        print(link.attrs['src'])
        # 保存链接并命名,time.time()返回当前时间戳防止命名冲突
        request.urlretrieve(link.attrs['src'], path+'\%s.jpg' % time.time())   # 使用request.urlretrieve直接将所有远程链接数据下载到本地

     大概学习了下通过urllib和Beautiful Soup 进行简单数据爬取的流程,但是那只适用于一些简单的、数据量比较小的爬虫项目,如果需要爬取的数据量比较大的话,之前的方法必定非常缓慢,而且还可能遇到大规模爬虫IP被网站封禁的情况,因为好的网站会有反爬虫策略。多线程和分布式爬虫、
    IP代理、处理验证码、模拟登陆、内置浏览器引擎爬虫,还有注意配合反爬虫措施比较少的移动APP端抓取(抓包工具Fiddler)等等问题。考虑成熟框架Scrapy。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Maxq/p/9448021.html
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